تقنيات تعزيز الخصوصية: كيف يتيح التشفير المتجانس الكامل والحوسبة متعددة الأطراف والخصوصية التفاضلية الحوسبة على البيانات المشفرة

المعادلة بين الخصوصية والفائدة في طريقها إلى الحل

لعقود من الزمن، كانت خصوصية البيانات وفائدتها تُعامَلان على أنهما متناقضتان بشكل جوهري. لتحليل البيانات، كان لا بد من الوصول إليها بشكل مكشوف. ولحماية الخصوصية، كان لا بد من تقييد الوصول، مما يجعل البيانات في كثير من الأحيان عديمة الفائدة لأغراض التحليلات والتعلم الآلي والحوسبة التعاونية التي تُحرّك الأعمال والبحث الحديث. هذه المعادلة شكّلت التشريعات (مبدأ تقليل البيانات في اللائحة العامة لحماية البيانات GDPR)، والبنى التحتية (مستودعات البيانات المركزية مع ضوابط الوصول)، ونماذج أعمال كاملة (وسطاء البيانات الذين يستخلصون القيمة من البيانات الشخصية المُجمّعة).

تقنيات تعزيز الخصوصية (PETs) تعمل على إذابة هذه المعادلة. ثلاث تقنيات — التشفير المتجانس الكامل (Fully Homomorphic Encryption – FHE)، والحوسبة متعددة الأطراف (Multi-Party Computation – MPC)، والخصوصية التفاضلية (Differential Privacy) — تُمكّن المؤسسات الآن من إجراء عمليات حسابية على البيانات دون رؤيتها بشكل مكشوف على الإطلاق. توقعت Gartner أنه بحلول عام 2025، ستستخدم 60% من المؤسسات الكبيرة تقنية واحدة على الأقل من تقنيات الحوسبة المعززة للخصوصية في التحليلات أو الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة السحابية. التبني الفعلي جاء متأخراً قليلاً عن هذا التوقع لكنه يتسارع بشكل حاد: قدّرت Grand View Research سوق تقنيات PETs العالمي بـ 3.1 مليار دولار في 2024، وتتوقع عدة شركات تحليل أن يتجاوز 12 مليار دولار بحلول 2030.

هذا التحول مدفوع بضغوط متقاربة: اللائحة العامة لحماية البيانات GDPR وما تلاها من تشريعات عالمية تفرض قيوداً صارمة على مشاركة البيانات، والغرامات التراكمية البالغة 5.88 مليار يورو بموجب GDPR حتى مطلع 2025 التي خلقت عواقب مالية حقيقية، وقطاعا الرعاية الصحية والمالية اللذان يحتاجان إلى تحليلات مشتركة بين المؤسسات دون كشف سجلات المرضى أو العملاء، وصناعة الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى مجموعات بيانات تدريب ضخمة في ظل قيود متزايدة على جمع البيانات. تقدم تقنيات PETs حلاً تقنياً لما كان في السابق مأزقاً قانونياً وأخلاقياً.

---

التشفير المتجانس الكامل: الحوسبة على النص المشفر

يُعدّ التشفير المتجانس الكامل (FHE) أكثر تقنيات تعزيز الخصوصية قدرةً على إحداث تحول جذري — وهو أيضاً الذي استغرق أطول وقت ليصبح عملياً. نظّر له لأول مرة Rivest وAdleman وDertouzos في ورقتهم البحثية عام 1978 بعنوان “On Data Banks and Privacy Homomorphisms”، وبناه فعلياً Craig Gentry في أطروحة الدكتوراه التاريخية في Stanford عام 2009. يسمح FHE بإجراء عمليات حسابية عشوائية على البيانات المشفرة: تقوم بتشفير بياناتك، وترسل النص المشفر إلى خادم، يُجري الخادم العمليات الحسابية على النص المشفر، ويعيد نتائج مشفرة تقوم أنت بفك تشفيرها — الخادم لا يرى النص الأصلي في أي مرحلة.

كان العائق التاريخي هو الأداء. المخطط الأصلي لـ Gentry كان يتطلب نحو 30 دقيقة لكل عملية بوابة منطقية واحدة — أبطأ بعدة مراتب من الحوسبة على نص مكشوف. خمسة عشر عاماً من البحث في التشفير خفّضت هذا العبء بشكل كبير. مخططات FHE الحالية (BGV، BFV، CKKS، TFHE) تحقق أعباء إضافية تتراوح بين 1,000 ضعف و100,000 ضعف حسب نوع العملية الحسابية — لا تزال كبيرة لكنها أصبحت عملية لأحمال عمل محددة. Zama، الشركة الناشئة المقرّة في Paris والتي جمعت 73 مليون دولار في جولة تمويل Series A في مارس 2024 ثم 57 مليون دولار إضافية في 2025 لتصبح أول شركة يونيكورن في مجال FHE، برزت كالشركة الرائدة في أدوات FHE. مكتبتها مفتوحة المصدر Concrete تمكّن المطورين من كتابة تطبيقات FHE بلغة Python، ومنتجها Concrete ML يسمح بإجراء استدلال التعلم الآلي على بيانات مشفرة بعبء أداء يتراوح بين 10 و100 ضعف للنماذج الشائعة.

تظهر عمليات نشر فعلية في بيئات حقيقية. CryptoNets، مشروع البحث التابع لـ Microsoft، أثبت أن شبكة عصبية يمكنها تصنيف صور MNIST المشفرة بدقة 99% بمعدل إنتاجية يتجاوز 51,000 تنبؤ في الساعة. في مجال الرعاية الصحية، تنشر Duality Technologies — التي جمعت أكثر من 50 مليون دولار في تمويل رأس المال المغامر وتشاركت مع مؤسسات من بينها Mastercard في التعاون على البيانات مع الحفاظ على الخصوصية — تحليلات قائمة على FHE تمكّن المستشفيات من التعاون في تحليل بيانات المرضى دون مشاركة السجلات. تستخدم Swiss Post التشفير المتجانس في نظام التصويت الإلكتروني المنشور عبر الكانتونات السويسرية، مما يضمن سرية التصويت أثناء الفرز. جهود Intel لتسريع FHE — بما في ذلك مكتبة HEXL البرمجية التي تستفيد من تعليمات AVX-512 على معالجات Xeon، ودائرة ASIC مخصصة قيد التطوير ضمن برنامج DARPA DPRIVE — تشير إلى أن دعم العتاد المخصص سيقلّص فجوة الأداء أكثر في الجيل القادم من العتاد.

---

الحوسبة متعددة الأطراف والخصوصية التفاضلية: مقاربات متكاملة

تحلّ الحوسبة متعددة الأطراف (MPC) مشكلة مختلفة لكنها مرتبطة: كيف يمكن لعدة أطراف حساب دالة مشتركة على بياناتهم المجمّعة دون أن يكشف أي طرف بياناته الفردية للآخرين؟ صاغها رسمياً لأول مرة Andrew Yao في ورقته البحثية عام 1982 — التي قدّمت مسألة المليونيرات الشهيرة (Millionaires’ Problem) — ثم جسّدها لاحقاً ببروتوكول الدوائر المبهمة (Garbled Circuits) عام 1986. تطورت MPC من فضول نظري إلى تقنية إنتاجية. الفكرة الجوهرية هي أن البيانات تُقسّم إلى “حصص” (shares) تُوزّع على عدة خوادم — لا يملك خادم واحد معلومات كافية لإعادة بناء أي سجل فردي، لكن الخوادم يمكنها التعاون لحساب نتائج مكافئة رياضياً للحساب على مجموعة البيانات المجمّعة.

أبرز نشر إنتاجي لـ MPC يقع في القطاع المالي. الشركة الدنماركية Partisia (التي أنشأت Partisia Blockchain، وجمعت أكثر من 54 مليون دولار بما في ذلك مبيعات التوكنات) تستخدم MPC لتمكين المؤسسات المالية من إجراء تحليلات مشتركة لمكافحة غسل الأموال (AML) عبر الحدود بين البنوك — كل بنك يساهم بأنماط المعاملات دون كشف بيانات العملاء للبنوك الأخرى، مما يتيح اكتشاف مخططات غسل الأموال التي لا يمكن لأي بنك منفرد تحديدها. في الدنمارك، استخدم مزاد يناير 2008 لعقود إنتاج بنجر السكر تقنية MPC لتحديد أسعار التوازن في السوق بين أكثر من 1,200 مزايد دون أن يكشف أي مزارع عرضه للمنافسين — وهو أحد أقدم عمليات النشر الفعلية لـ MPC وأكثرها استشهاداً. في الآونة الأخيرة، يستخدم كبار أمناء العملات المشفرة بما في ذلك Fireblocks (بتقييم 8 مليارات دولار وأكثر من 10 تريليونات دولار في معاملات مؤمّنة) تقنية MPC لحماية المفاتيح الخاصة، بتوزيع حصص المفاتيح على عدة خوادم بحيث لا يستطيع أي خادم مخترق واحد توقيع المعاملات.

الخصوصية التفاضلية (Differential Privacy) تتبع مقاربة مختلفة تماماً: بدلاً من تشفير البيانات، تضيف ضوضاء رياضية مُعايَرة بدقة إلى نتائج الاستعلامات، مما يضمن أن إدراج أو استبعاد بيانات أي فرد لا يمكن اكتشافه من المخرجات. كانت Apple رائدة في نشر الخصوصية التفاضلية على نطاق واسع عام 2016، باستخدامها لجمع إحصاءات الاستخدام من مئات الملايين من أجهزة iOS — بما في ذلك الرموز التعبيرية الشائعة والكلمات الجديدة وأنماط تصفح Safari — دون القدرة على تحديد سلوك المستخدمين الأفراد. نظام RAPPOR من Google، الذي أُطلق في 2014، يطبّق الخصوصية التفاضلية على بيانات استخدام Chrome. استخدم مكتب الإحصاء الأمريكي الخصوصية التفاضلية في تعداد 2020 — وهو قرار مثير للجدل أثار نقاشاً حول المفاضلة بين ضمانات الخصوصية والدقة الإحصائية للمناطق الجغرافية الصغيرة. ميزانية الخصوصية (معامل epsilon) تحدد كمية الضوضاء المضافة: كلما انخفض epsilon زادت الخصوصية لكن النتائج تصبح أكثر ضوضاء، مما يخلق مقبضاً قابلاً للضبط يجب على المؤسسات معايرته وفق مستوى تحملها للمخاطر.

---

الأداء وعوائق التبني والطريق نحو المستقبل

رغم التقدم الكبير، تواجه تقنيات PETs عوائق حقيقية أمام التبني تفصل بين الواقع الحالي والوعد النظري. يبقى عبء الأداء القيد الرئيسي بالنسبة لـ FHE: في حين أن عبءاً إضافياً بمقدار 10-100 ضعف مقبول للتحليلات الدفعية، فإنه يجعل التطبيقات الآنية (كشف الاحتيال في أجزاء من الثانية، الاستعلامات التفاعلية) غير عملية. تُدخل MPC عبء اتصالات — يجب على الخوادم التي تجري الحساب المشترك تبادل رسائل متناسبة مع تعقيد الدائرة، مما يجعل عمليات النشر عبر المسافات الواسعة حساسة لزمن الاستجابة. حقن الضوضاء في الخصوصية التفاضلية يمكن أن يُضعف الفائدة لمجموعات البيانات الصغيرة أو الأحداث النادرة، مما يحدّ من قابليتها للتطبيق حيث تهم الدقة على مستوى الأفراد.

منظومة الأدوات تنضج لكنها لا تزال غير ناضجة مقارنة بالبنية التحتية التقليدية للبيانات. برمجة FHE تتطلب فهم ميزانيات الضوضاء وعمليات التمهيد (bootstrapping) وإدارة فتحات النص المكشوف (plaintext slots) — مفاهيم غريبة على معظم مهندسي البرمجيات. بسّطت Concrete من Zama ومكتبة SEAL من Microsoft تطوير FHE بشكل كبير، لكن تجربة المطور لا تزال أقرب إلى لغة التجميع (Assembly) منها إلى Python من حيث مستوى التجريد. أُطر عمل MPC مثل MP-SPDZ (جامعة Bristol) وABY (جامعة TU Darmstadt) تتطلب خبرة في التشفير لتهيئتها بشكل صحيح. مجموعة المهندسين القادرين على تصميم وتنفيذ أنظمة قائمة على PETs تُقاس بالآلاف القليلة على مستوى العالم، مما يخلق عنق زجاجة أمام تبني المؤسسات.

مسار التقارب واضح رغم هذه العوائق. تسريع العتاد (مكتبة HEXL من Intel ودائرة DARPA DPRIVE المخصصة، وMPC المُسرّع بوحدات GPU)، وتحسين تقنية المُصرّفات (التحويل التلقائي للبرامج القياسية إلى دوائر FHE أو MPC)، وجهود التوحيد القياسي (اتحاد HomomorphicEncryption.org، معيار ISO/IEC 27559 للخصوصية التفاضلية) — كلها تُقلّص حاجز التبني بشكل جماعي. مسار Zama — 73 مليون دولار في جولة Series A عام 2024 يليها الوصول إلى مرتبة اليونيكورن في 2025 — يشير إلى قناعة رأس المال المغامر بأن FHE سيصبح تقنية بنية تحتية سائدة. خلال خمس سنوات، من المرجح أن تُدمج تقنيات PETs في المنصات السحابية كعروض قياسية — تمتلك AWS وAzure وGCP جميعها برامج بحثية نشطة في PETs — مما يجعل الحوسبة المحافظة على الخصوصية خياراً في الإعدادات بدلاً من مشروع هندسي متخصص.

---

---

المصادر والقراءات الإضافية

• Zama Series A — $73M for Fully Homomorphic Encryption (TechCrunch, 2024)
• Zama Becomes First FHE Unicorn with $57M Raise (CoinDesk, 2025)
• Grand View Research — Privacy Enhancing Technologies Market Report
• GDPR Enforcement Tracker — Cumulative Fines Data
• CMS GDPR Enforcement Tracker Report 2024/2025
• Craig Gentry — Fully Homomorphic Encryption PhD Thesis (Stanford, 2009)
• Microsoft CryptoNets — Neural Networks on Encrypted Data
• Danish Sugar Beet Auction — First Large-Scale MPC Deployment (Wikipedia)
• Partisia — World’s First Commercial MPC Deployment
• Fireblocks — MPC-Based Digital Asset Security ($8B Valuation)
• Apple Differential Privacy Technical Overview
• Google RAPPOR — Privacy-Preserving Reporting Algorithms
• Intel HEXL — Homomorphic Encryption Acceleration Library
• Swiss Post E-Voting Security and Cryptography
• HomomorphicEncryption.org — Industry Standardization Consortium
• Microsoft SEAL — Homomorphic Encryption Library
• U.S. Census Bureau — Differential Privacy and the 2020 Census
• Duality Technologies — Privacy-Preserving Data Collaboration